从头开始学习numpy find的方法

从头开始学习numpy find的方法Numpy是一个Python中常用的数值计算库。它提供了一个多维数组对象,以及一些用于处理数组元素的函数。Numpy还提供了一些线性代数、傅里叶变换和随机数生成等函数。其中,strongnp.where/strong和strongnp.searchsorted/strong函数用于查找数组中的元素。np.where用于返回符合条件的元素下标,np.searchsorted用于返回符合条件的元素下标从哪里开始。

介绍

Numpy是一个Python中常用的数值计算库。它提供了一个多维数组对象,以及一些用于处理数组元素的函数。Numpy还提供了一些线性代数、傅里叶变换和随机数生成等函数。其中,np.wherenp.searchsorted函数用于查找数组中的元素。np.where用于返回符合条件的元素下标,np.searchsorted用于返回符合条件的元素下标从哪里开始。

在本文中,我们将深入学习其中的np.where函数和np.searchsorted函数。通过学习这两个函数,你可以更快,更高效地处理数组元素。如果你想掌握更多关于Numpy的知识,请参阅官方文档。

np.where函数

使用方法

np.where(condition, x, y)函数用于返回符合条件的元素下标,其中condition是一个逻辑数组或布尔值数组。如果相应条件为True,则返回x中对应位置的值,否则返回y中对应位置的值。返回的是一个元组,包含所有符合条件的元素下标。下面是一个简单的例子:

import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([10, 20, 30, 40]) c = np.array([False, True, False, True]) print(np.where(c, a, b)) # output: [10 2 30 4]

其中c数组表示是否选择a中的元素:

  • False表示选择b数组中对应位置的元素。
  • True表示选择a数组中对应位置的元素。

从输出结果可以看到,第2个和第4个元素被选择了,它们分别是2和4。此外,我们还可以使用Numpy的比较运算符得到逻辑数组:

a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([10, 20, 30, 40]) print(np.where(a > 2, a, b)) # output: [10 20 3 4]

其中a > 2返回了一个逻辑数组,它表示哪些元素大于2。

应用场景举例

np.where函数在数据分析中有很多应用场景,比如:

  • 查找符合条件的元素下标。
  • 将符合条件的元素替换为另一个元素。
  • 根据条件选择不同的值或处理方式。

np.searchsorted函数

使用方法

np.searchsorted(a, v, side=’left’, sorter=None)函数用于返回符合条件的元素下标从哪里开始。其中a是有序的一维数组,v是需要查找的值。该函数会返回数组中第一个大于或等于v的元素下标。如果查找key的值比数组中所有元素都大,则返回数组长度。如果数组中有多个相同的结果,则返回第一个匹配的位置。

a = np.array([0, 2, 4, 6, 8]) print(np.searchsorted(a, 6)) # output: 3 print(np.searchsorted(a, [-1, 1, 3, 9])) # output: [0 1 2 5]

在第一个例子中,数组a为[0, 2, 4, 6, 8],查找6的位置。因为6在数组a中,故返回结果为3。

在第二个例子中,我们查找数组[-1, 1, 3, 9]中每个元素在a中的位置。可以看到,[-1, 1, 3]中的元素在a中都没有出现过,故返回[0 1 2]。而9的值比数组中所有元素都大,故返回a的长度5。

应用场景举例

np.searchsorted函数也有很多应用场景,比如:

  • 判断元素v在数组a中的位置,决定是否将其插入数组中。
  • 查找有序数组中最大/最小的位置。

结论

本文介绍了Numpy库中的两个函数:np.where和np.searchsorted。通过这两个函数,你可以更加高效地处理数组元素。np.where函数用于返回符合条件的元素下标;np.searchsorted函数用于返回符合条件的元素下标从哪里开始。

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